Chip AI thế hệ mới EDABK-Brain (nguồn: EDABK).
Ý tưởng cốt lõi của nhóm nghiên cứu là mô phỏng cấu trúc hoạt động của bộ não để thiết kế thế hệ chip AI mới, nhằm giảm thiểu năng lượng tiêu thụ. Các hệ thống AI hiện đại như GPT của OpenAI cần tới hàng chục nghìn GPU để huấn luyện, tiêu tốn lượng điện năng khổng lồ. Trong khi đó, bộ não con người chỉ tiêu thụ khoảng 20 W mà vẫn xử lý thông tin phức tạp hiệu quả.
Kiến trúc chip truyền thống dựa trên mô hình Von Neumann, với sự phân tách giữa bộ nhớ và bộ xử lý. Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu của Đại học Bách khoa đã áp dụng kiến trúc "in - memory computing" (tính toán ngay tại bộ nhớ), giúp phần tử tính toán và bộ nhớ nằm gần nhau. Kiến trúc này mô phỏng mạng nơ-ron dạng xung, tương tự hoạt động của hệ thần kinh sinh học, giúp tăng tốc xử lý và giảm thiểu tiêu hao năng lượng. Chip EDABK - Brain do nhóm phát triển có quy mô nhỏ hơn so với các sản phẩm thương mại của IBM hay Intel. Chip được chế tạo trên tiến trình 130 nm với 256 nơ-ron và 65.000 khớp nối thần kinh, trong khi các chip tiên tiến nhất hiện nay đạt tới hàng triệu nơ-ron.
Hiện nay, các tập đoàn lớn như IBM và Intel cũng đang theo đuổi hướng phát triển chip AI lấy cảm hứng từ bộ não. Tuy nhiên, nhóm của Đại học Bách khoa Hà Nội tập trung vào xây dựng hệ thống mở hoàn toàn (open - source), bao gồm cả công cụ thiết kế, tổng hợp và huấn luyện mô hình. Đây là yếu tố giúp nhóm giành giải thưởng tại Cuộc thi thiết kế chip quốc tế trong năm vừa qua. Trong thời gian tới, nhóm tiếp tục nghiên cứu, phát triển các phiên bản chip AI tiên tiến hơn, góp phần vào xu hướng toàn cầu trong xây dựng các hệ thống tính toán tiết kiệm năng lượng và có khả năng xử lý các tác vụ AI phức tạp tại biên (Edge AI) - tức là xử lý thông tin ngay tại thiết bị mà không cần máy chủ trung tâm, giúp phản hồi nhanh hơn nhưng tiêu thụ năng lượng thấp.
PT